2023年1月11日-机器视觉充当工厂的眼睛，利用成像技术捕捉视觉信息，用于分析和快速决策。机器视觉最常见的用途是检测缺陷、分拣物体、定位和测量零件以及引导自动化机器人进行生产控制。
 
今天，全球机器视觉市场超过140亿美元。机器视觉相机、镜头、帧抓取器、处理器和软件的年增长率约为8%，没有放缓的迹象。
 
比特流帧抓取器制造商预测，以下发展将有助于在2023年塑造机器视觉，进而为系统集成商和在车间部署机器视觉的制造商带来令人兴奋的新机遇。

1. 持续增长:新冠肺炎疫情在广泛的行业中迅速增加了机器视觉技术的采用，依赖自动化解决持续劳动力短缺的公司加速了这一趋势。由于许多因素，包括阻碍生产计划的全球供应链问题，预计这一速度将在2023年继续。受供应短缺影响的制造商正在用需要新的视觉检测系统的部件的内部生产来取代离岸供应商。

2. 更先进的传感器:新的成像传感器使机器视觉系统能够以极其严格的公差识别更小、更复杂零件中的缺陷。在多光谱、紫外、SWIR和超光谱设计领域，传感器技术不断进步。最终，更强大的传感器将产生对更高性能元件的需求，如照明系统和帧抓取器，这反过来将把机器视觉应用的能力推向新的高度。

3. 光纤协同表达:更新的CoaXPress 2.0接口支持高分辨率摄像机和主机之间更快、更可靠的数据传输。CoaXPress 2.0的传输速度高达12.5Gbps，提升了机器视觉应用，同时降低了系统复杂性和成本。CoaXPress的下一步是利用光纤布线的优势来替代同轴电缆。作为CoaXPress 2.0协议的扩展，co express over Fiber(CX POF)为硬件和软件提供了通用的GeniCam编程接口，并且独立于任何操作系统，使从同轴到光纤的升级变得简单。

4. 深度学习:通过模仿人类大脑处理视觉输入的方式，深度学习将机器视觉引入了需要做出高度主观决策的工业应用，例如，在图像中存在细微变化(如灰尘的存在)的情况下，或者在区分非常相似的对象时。此外，像大脑一样，它通过不断分析数据来“学习”或自我训练，从而创建好的和坏的部分看起来像什么的模型。卷积神经网络(CNN)处理海量数据集，特别是通过使用复杂的算法，而不是专门基于规则的静态算法。深度学习代表了传统机器视觉的一种替代方案，虽然它在今天的应用中部署很少，但它有潜力提供巨大的商业价值。

5. 云计算:机器视觉需要高速、低延迟的实时处理。在现阶段，云计算很难实现这一点，因此边缘计算通常用于缩短收集数据和处理之间的距离。然而，这种情况将会改变。尽管仍处于实验阶段，使用机器视觉的公司已经开始转向云计算的力量来处理他们系统生成的大量图像数据流。上传速度的提高使云计算成为存储和共享数据的实用决策，可能很快就会成为3D分析、深度学习和人工智能的决策。

除了将人类从人工检查产品的责任中解放出来，机器视觉还有越来越多的其他用途，包括运输、无人驾驶汽车、研究科学，以及在仓库中使用相机检查库存并在必要时自动订购补货。正如机器视觉服务的传统工业应用一样，本文中列出的创新将有利于这些用例，甚至更多。

关于比特流

比特流自1993年以来，一直在开发用于成像应用的可靠、高性能的图像采集卡。BitFlow是CoaXPress和Camera Link帧捕获器领域的领导者，构建了世界上最快的帧捕获器，具有最高的相机/帧捕获器密度、触发性能和价格。随着数以千计的电路板安装在世界各地的数百个成像应用中，BitFlow致力于利用这些知识和经验为客户提供最佳的图像采集和应用开发解决方案。BitFlow位于马萨诸塞州的沃本，其分销商和经销商遍布世界各地，包括亚洲、美洲和欧洲。